文章讨论了工业缺陷检测的三个阶段：第一阶段为CNN分类与分割，主要解决缺陷识别，但在复杂环境中效果不佳；第二阶段为异常检测与小样本学习，强调理解正常状态以识别未知缺陷；第三阶段为多模态零样本质检智能体，旨在实现零漏检和低误检，通过大模型和工艺知识库提升检测能力。未来工业检测需向第三阶段演进。

多模态大模型（MLLM）能够同时处理文本和图像等多种信息，推动AI向更通用的方向发展。在工业缺陷检测中，MLLM显著减少样本依赖，实现零样本检测，预计到2026年将迎来应用爆发。